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醉染图书灰色预测理论及其应用9787030648204
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序一
序二
前言
章灰色系统理论基本概念1
1.1灰色系统理论的产生与发展1
1.2灰色系统与灰数3
1.3灰数的灰度与核5
1.3.1可能度函数5
1.3.2灰数的灰度6
1.3.3灰数的核10
1.4灰色预测模型概述14
1.5本章小结16
第2章灰色数据预处理18
2.1灰色累加生成算子与灰色累减生成算子18
2.2灰色弱化与强化缓冲算子24
.灰色平滑算子30
2.4本章小结33
第3章齐次指数序列灰色预测模型34
3.1单变量灰色预测模型概述34
3.2GM(1,1)模型建模机理与模型推导35
3.3GM(1,1)模型能检验方法37
3.4模型应用:高速公路经济效益后评价39
3.4.1研究背景39
3.4.2高速公路经济效益后评价模型的建模步骤40
3.4.3应用举例41
3.5本章小结46
第4章非齐次指数序列灰色预测模型48
4.1三参数离散灰色预测模型48
4.1.1三参数离散灰色预测模型的基本形式49
4.1.2三参数离散灰色预测模型的参数估计49
4.1.3三参数离散灰色预测模型的时间响应函数51
4.2三参数白化灰色预测模型53
4.2.1TWGM(1,1)模型的白化方程与基本形式54
4.2.2TWGM(1,1)模型的参数估计与时间响应函数55
4..TWGM(1,1)模型的建模步骤57
4.3模型能比较分析58
4.3.1齐次指数序列58
4.3.2非齐次指数序列59
4.3.3近似非齐次指数序列60
4.3.4线函数序列61
4.3.5随机数序列62
4.4模型应用:中国天然气需求量预测64
4.4.1中国天然气消费现状与数据特征64
4.4.2中国天然气需求预测模型65
4.5本章小结71
第5章饱和状S形序列灰色预测模型72
5.1传统灰色Verhulst模型72
5.2新型灰色Verhulst模型73
5.3模型应用:中国致密气产量预测78
5.3.1中国致密气研究背景78
5.3.2中国致密气产量数据特征分析79
5.3.3应用NVerhulst模型预测中国致密气产量80
5.4本章小结88
第6章多变量灰色预测模型89
6.1传统多变量灰色预测模型89
6.1.1传统多变量灰色预测模型的基本定义89
6.1.2传统多变量灰色预测模型的参数估计与时间响应式90
6.1.3传统多变量灰色预测模型的三大缺陷91
6.2多变量灰色预测模型结构优化92
6.2.1NSGM(1,N)模型的定义92
6.2.2NSGM(1,N)模型的参数估计93
6..NSGM(1,N)模型的时间响应式与累减生成式95
6.2.4NSGM(1,N)模型的质99
6.2.5NSGM(1,N)模型的建模步骤100
6.3模型应用:混凝土抗弯强度预测102
6.3.1背景介绍102
6.3.2试验数据采集102
6.3.3NSGM(1,2)模型的构建103
6.4本章小结106
第7章特殊序列灰色预测模型108
7.1基于灰数带及灰数层的区间灰数预测模型108
7.1.1构建区间灰数预测模型所面临的问题108
7.1.2面积序列与坐标序列109
7.1.3区间灰数预测模型的构建113
7.2基于核和灰度的灰色异构数据预测模型114
7.2.1灰色异构数据的概念与灰度不减公理115
7.2.2灰色异构数据的公有属:核与灰度115
7..灰色异构数据预测模型的构建116
7.3基于平滑算子的小数据波动序列灰色预测模型117
7.3.1波动序列与平滑算子117
7.3.2波动序列灰色预测模型的构建119
7.4基于包络线的小数据振荡序列区间预测模型121
7.4.1振荡序列及其区间拓展121
7.4.2振荡序列的区间预测建模1
7.4.3振荡序列区间预测模型的建模步骤126
7.5模型应用:北京市SO2浓度的区间预测126
7.5.1北京市SO2浓度数据特征127
7.5.2北京市SO2浓度数据区间预测建模127
7.6本章小结131
第8章灰色预测模型优化方法132
8.1灰色预测模型初始值优化方法132
8.2灰色预测模型背景值优化方法134
8.3灰色预测模型累加阶数优化方法139
8.3.1Gamma函数139
8.3.2分数阶累加生成序列与累减生成序列140
8.3.3分数阶三参数离散灰色预测模型141
8.4应用举例:北京市生活能源消费总量预测143
8.4.1数据分组143
8.4.2累加阶数优化与序列数据生成143
8.4.3矩阵构造与参数计算144
8.4.4模型构造与数据计算144
8.5本章小结146
第9章灰色预测模型的MATLAB程序实现147
9.1灰色系统软件发展历史147
9.2本书MATLAB程序特点148
9.3MATLAB程序应用:中粮食量预测149
9.4本章小结153
参考文献154
后记176
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